基于langchain框架的智能PDF问答（一）创建向量数据库

首先安装langchain,安装完之后就可以开始我们的步骤了

pip install langchain

第一步

我们可以先创建一个Python文件，用于将PDF加载到我们本地的向量数据库中
一、读取文档
加载PDFX需要用到文本加载器,导入PyPDFLoader这个函数

#读取文档
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
##文档路径
temp_file_path = "10.19.pdf"
##解析文档
loader = PyPDFLoader(temp_file_path)
##转换文档格式
docs = loader.load()

二、文本分割
因为大语言模型通常都有输入字数限制，所以需要对文本就行切割传输，这里用到文本切割器,需要用到库中RecursiveCharacterTextSplitter这个函数

#文本切割
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
##创建一个文本切割器
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=100,##每个文本块的大小chunk_overlap=50,##与前面重叠的大小separators=["\n", "。", "!", "?", ",", "、", ""]#分隔符
)
##使用创建的文本分割器对文本进行分割
texts = text_splitter.split_documents(docs)

三、创建嵌入模型
我这里使用的是百度千帆大模型，因为一开始注册会提供20元的卷,这里需要你自己去注册申请AK和SK
至于为什么创建的是嵌入模型，嵌入模型的主要任务是将自然语言文本转换为数字向量，使得模型能够理解和处理文本数据。
这里需要引入os(设置环境变量)，QianfanEmbeddingsEndpoint（千帆嵌入模型）

#创建嵌入模型
import os
from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint##设置环境变量
os.environ['QIANFAN_AK'] = "你自己的AK"
os.environ['QIANFAN_SK'] = "你自己的SK"
##创建模型
embeddings_model = QianfanEmbeddingsEndpoint()

四、创建本地向量数据库，并添入向量数据
这里我用的Chroma向量数据库，相应的也需要引用这个函数Chroma

#创建本地向量数据库
from langchain.vectorstores import Chroma
##数量数据库保存位置
persist_directory = 'date'
##通过嵌入模型，创建向量数据库
vectordb = Chroma(embedding_function=embeddings_model,##调用刚刚创建的嵌入模型persist_directory=persist_directory##向量数据库保存位置
)#将处理好的pdf数据添加到向量数据库中
vectordb.add_documents(documents=texts
)
# 确保持久化保存更新
vectordb.persist()